| 研究課題/領域番号 |
23K22900
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| 補助金の研究課題番号 |
22H01630 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分22060:土木環境システム関連
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| 研究機関 | 北九州市立大学 |
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研究代表者 |
安井 英斉 北九州市立大学, 国際環境工学部, 教授 (70515329)
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| 研究分担者 |
前田 憲成 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (00470592)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2024年度: 7,800千円 (直接経費: 6,000千円、間接経費: 1,800千円)
2023年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2022年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | 栄養塩除去 / 亜硝酸酸化細菌 / セレクター / 菌相解析 / 硝化 / セレクタ / 毒性 / 亜硝酸型硝化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
連続実験を行い、亜硝酸酸化細菌の抑制が発生する運転領域を求め、数学モデルによって最適条件を絞り込む。また、メタボリックセレクタの阻害剤濃度・組成を変えてアンモニア酸化細菌と亜硝酸酸化細菌の比死滅速度を比較する。そして、これらの連続運転でアンモニア酸化細菌と亜硝酸酸化細菌の菌相を記録し、菌相の変化と硝化の動力学を関連付ける。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、都市下水の生物学的排水処理に必要な酸素を最小化するとともに下水汚泥由来のメタン資源を最大化する新たな省資源システムの必須構成要素を開発することにある。具体的には、亜硝酸酸化細菌のメタボリックセレクション現象を利用して当該細菌を活性汚泥から排除し、従来の技術では達成が不可能であった下水濃度レベルの希薄窒素排水で亜硝酸型硝化を実現する。これは亜硝酸酸化細菌を特異的に死滅させるメタボリックセレクタを活性汚泥プロセスに設けるもので、原水の低濃度窒素成分が安定的に亜硝酸塩として処理水に排出される。最終的な新システムは、これと平行して設置する硝化抑制型(易メタン発酵性余剰汚泥排出型)の活性汚泥プロセスで原水の低濃度窒素をアンモニア態窒素のままで排出させ、これら2種類の処理水を混合してアナッモクス細菌のリアクタに通水して脱窒するものである。
現在、下水濃度レベルの希薄窒素を含有する合成排水を用いて運転パラメータを段階的に変えた連続実験を行い、亜硝酸酸化細菌の抑制が発生する運転転領域を把握している。前年度の実験によって、当初に想定していた亜硝酸の毒性は連続運転の長期化によって軽減するようであった。これは亜硝酸に耐性がある亜硝酸化細菌がバイオリアクタに集積したことによる考えられた。このため、亜硝酸の毒性を利用したメタボリックセレクタとは別に、主曝気槽の微生物滞留時間を短くした連続実験を開始した。微生物滞留時間が3日程度のバイオリアクタでは処理水のアンモニア態窒素:亜硝酸態窒素がほぼ50:50の比率になり、亜硝酸酸化細菌が排出する硝酸態窒素の濃度が激減した。本年度はこの連続実験を継続し、メタボリックセレクタを設けた実験系や従来の完全硝化型実験系と微生物叢を比較する。このことで、亜硝酸の毒性に感受性の異なる亜硝酸酸化細菌の種を同定できると予想している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
システム内で亜硝酸酸化細菌の耐性が高まっているようで、当初に想定した運転条件では亜硝酸酸化細菌を充分に排除できなかった。しかしながら、アンモニア酸化細菌・亜硝酸酸化細菌それぞれをウォッシュアウトした実験データが得られたので、それを数学的に解析することで所定の目的を満たす運転条件を探索している。これによれば、現在のセレクタは毒性が強すぎるようで、アンモニア酸化細菌・亜硝酸酸化細菌の両方が死滅してしまうようであった。このことから、現在は毒性を弱めた運転に切り替え、システムの応答を分析している。
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| 今後の研究の推進方策 |
開発中のシステムは、アンモニア酸化細菌・亜硝酸酸化細菌・従属栄養細菌の3者が亜硝酸の消長に関わるもので、たいへん複雑な構造を有している。しかも、運転条件（微生物の滞留時間）によって微生物叢が遷移し、毒性への感受性（動力学）が変わるようである。この立式化がシステム特性の把握に役立つはずなので、研究分担者が解析する「生細菌の叢遷移」データをもとに複数種の動態を計算するアルゴリズムを開発する。
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